JavaScript刷LeetCode拿offer-链表篇
一、链表
链表(Linked List)是一种常见的基础数据结构,也是线性表的一种。
一个线性表是 n 个具有相同特性的数据元素的有限序列,线性表的存储结构分为两类:顺序表(数组)和链表。
链表相比较顺序表,它并不会按照线性的顺序存储数据,而是在每个节点里存储到下一个节点的指针,在 JavaScript 中,我们可以这样描述链表中的节点:

二、链表 vs 数组
存储方式的不同:
-
数组在使用前需要先申请占用内存的大小,并且是连续的内存区域,不适合 动态存储,正是由于连续内存存储,使得 数组随机访问的时间复杂度为 O(1)。
-
链表则克服了数组需要预先知道数据大小的缺点,可以充分地利用内存空间,实现动态内存管理,但是由于每个节点增加了指针域,空间开销比较大。
操作时间复杂度的不同:
| 数据类型 | 读取时间复杂度 | 写入时间复杂度 |
|---|---|---|
| 链表 | O(n) | O(1) |
| 数组 | O(1) | O(n) |
前面从存储方式的分析中,可以知道数组具备随机访问的能力,但是访问链表中的元素则需要遍历链表,因此时间复杂度为 O(n)。 链表中写入操作只需要将当前节点的前驱和后继节点的指针断开即可,所以时间复杂度为 O(1)。 但是由于数组是连续内存的特性,写入操作并没有那么简单,以删除数组首位元素为例,数组需要执行以下两步操作:
- 删除首位元素。O(1)
- 从第二位元素开始,依次向前移动一位。O(n)
所以对于任意位置的写入,链表虽然需要先执行 O(n) 的遍历来定位元素,但是它的整体效率仍然比数组高。
三、Easy 典型题型分析
1、【1290. 二进制链表转整数】
给你一个单链表的引用结点 head。链表中每个结点的值不是 0 就是 1。已知此链表是一个整数数字的二进制表示形式。请你返回该链表所表示数字的 十进制值 。
这道题目主要考察链表遍历的基本操作:迭代链表节点的 next 指针。

2、【876. 链表的中间结点】
给定一个带有头结点 head 的非空单链表,返回链表的中间结点。如果有两个中间结点,则返回第二个中间结点。
这道题目比较实在的解题思路是:第一次遍历求出链表长度,从而计算出中间位置,第二次遍历根据中间位置找出中间节点。
下面给出的解法,是经常用到的双指针技巧中的快慢指针,巧妙地求解出中间节点:

3、【83. 删除排序链表中的重复元素】
给定一个排序链表,删除所有重复的元素,使得每个元素只出现一次。
由于本道题目中的链表是一个排序链表,所以只考察了链表中删除节点的操作:**改变目标节点的前驱节点的 next 指针,即可删除目标节点。**参考视频:传送门

4、【206. 反转链表】
反转一个单链表。
第一种解法:先遍历链表获取翻转后的链表节点值的数组,再遍历链表替换节点的值。

第二种解法,利用链表的特性,简化为一次遍历完成翻转操作。

以上面的链表为例,翻转流程如下:

解题代码如下:

5、【141. 环形链表】
给定一个链表,判断链表中是否有环。
第一种解法:遍历链表,利用 HashMap 记录节点对象,如果出现重复的节点则有环。

第二种解法是采用双指针中的快慢指针技巧:当链表中存在环时,快指针必然能追上慢指针。
相关文章:
JavaScript刷LeetCode拿offer-链表篇
一、链表 链表(Linked List)是一种常见的基础数据结构,也是线性表的一种。 一个线性表是 n 个具有相同特性的数据元素的有限序列,线性表的存储结构分为两类:顺序表(数组)和链表。 链表相比较顺…...
CPP2022-28-期末模拟测试01
6-1 实现一个计算三角形面积的简单函数(假设输入的边长合理)。 分数 10 全屏浏览题目 切换布局 作者 王和兴 单位 东北大学秦皇岛分校 实现一个计算三角形面积的简单函数(假设输入的边长合理)。 函数接口定义: do…...
牛客网Python篇数据分析习题(五)
1.现有牛客网12月每天练习题目的数据集nowcoder.csv。包含如下字段(字段之间用逗号分隔): user_id:用户id question_id:问题编号 result:运行结果 date:练习日期 请你统计答对和答错的总数分别是多少。 imp…...
华为OD机试真题JAVA实现【人数最多的站点】真题+解题思路+代码(20222023)
🔥系列专栏 华为OD机试(JAVA)真题目录汇总华为OD机试(Python)真题目录汇总华为OD机试(C++)真题目录汇总华为OD机试(JavaScript)真题目录汇总文章目录 🔥系列专栏题目输入输出示例一输入输出说明解题思路核心知识点Code运行结果版权说...
ROS2机器人编程简述humble-第四章-IMPROVED DETECTOR .4
ROS2之TF2小练习-颜色随机器人和障碍物直接距离变化ROS2之TF2小练习-有哪些bug找找看里面给出了:ROS2机器人编程简述humble-第四章-BASIC DETECTOR .3需要改进哪些地方呢?检测之后,距离不变了……如何变化?这个问题可以问chatgpt吗…...
依存句法分析 -- tag和dep释义
依存句法分析(Dependency Parsing, DP)是通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构,主张橘子 中核心动词是支配其它成分的中心成分,而它本身却不受其他任何成分的支配,所有受支配成分都以某种关系从属于支配…...
服务器常见的网络攻击以及防御方法
网络安全威胁类别 网络内部的威胁,网络的滥用,没有安全意识的员工,黑客,骇客。 木马攻击原理 C/S 架构,服务器端被植入目标主机,服务器端通过反弹连接和客户端连接。从而客户端对其进行控制。 病毒 一…...
Python期末复习知识点大合集(期末不挂科版)
Python期末复习知识点大合集(期末不挂科版) 文章目录Python期末复习知识点大合集(期末不挂科版)一、输入及类型转换二、格式化输出:字符串的format方法三、流程控制四、随机数生成五、字符串六、序列索(含字…...
Echarts 雷达图设置拐点大小和形状,tooltip后文字不居中对齐
第017个点击查看专栏目录Echarts的雷达图的拐点大小和形状是可以设置的,在series中设置symbol 相应的属性即可。 使用tooltip的时候,默认状态文字是居中对齐的,不好看。需要在tooltip属性中设置一下,如图所示,效果比较…...
Lesson 7.1 无监督学习算法与 K-Means 快速聚类
文章目录一、聚类算法与无监督学习二、K-Means 快速聚类的算法原理1. K-Means 快速聚类的基本执行流程2. K-Means 快速聚类的背后的数学意义三、K-Means 快速聚类的 sklearn 实现方法1. sklearn 中实现 K-Means 快速快速聚类2. 轮廓系数基本概念与 sklearn 中实现方法从现在开始…...
优维低代码:Legacy Templates 构件模板
优维低代码技术专栏,是一个全新的、技术为主的专栏,由优维技术委员会成员执笔,基于优维7年低代码技术研发及运维成果,主要介绍低代码相关的技术原理及架构逻辑,目的是给广大运维人提供一个技术交流与学习的平台。 连载…...
最全面的SpringBoot教程(五)——整合框架
前言 本文为 最全面的SpringBoot教程(五)——整合框架 相关知识,下边将对SpringBoot整合Junit,SpringBoot整合Mybatis,SpringBoot整合Redis等进行详尽介绍~ 📌博主主页:小新要变强 的主页 &…...
信息安全保障
信息安全保障信息安全保障基础信息安全保障背景信息安全保障概念与模型基于时间的PDR模型PPDR模型(时间)IATF模型--深度防御保障模型(空间)信息安全保障实践我国信息安全保障实践各国信息安全保障我国信息安全保障体系信息安全保障…...
windows/linux,mosquitto插件mosquitto-auth-plug说明,重点讲解windows下
先贴代码,再讲方法 #ifndef AUTH_PLUG_H #define AUTH_PLUG_H#ifdef _WIN32 #ifdef AUTH_PLUG_EXPORTS # define AUTH_PLUG_AP...
GWAS:mtag (Multi-Trait Analysis of GWAS) 分析
mtag (Multi-Trait Analysis of GWAS)作用:通过对多个表型相似的GWAS summary结果进行联合分析,发现更多的表型相关基因座。 以抑郁症状、神经质和主观幸福感这三个表型为例,分别对他们进行GWAS分析,鉴定得到32、9 和 13个基因座与…...
MATLAB--imadjust函数
目录 一、功能 二、使用 1.格式 2.具体用法 3.代码 总结 一、功能 功能:通过灰度变换调整对比度 二、使用 1.格式 Jimadjust(I,[low high],[bottom top],gamma)2.具体用法 将图像I中的灰度值映射到J中的新值,即将灰度在[low high]之间的值映射到…...
前端开发这次几个非常经典的常用技巧,学会了之后事半功倍
对于一个刚入前端的新手来说,在前端开发过程中会遇到各种各样的麻烦和坑,这样很多时候回让开发者的信息受到打击,作为一个稍微好一点的前端菜鸟来说,今天就给刚入前端的新手们分享一些比较实用的开发技巧,让之少走一些…...
Zookeeper配置化中心
zookeeper的基本知识 zookeeper的数据结构:zookeeper提供的命名空间非常类似于标准的文件系统,key-value的形式存储,名称key由/分割的一系列路径元素,zookeeper名称空间中的每个节点都是一个路径标志。 windows下的zookeeper安装&#…...
【LeetCode】打家劫舍 III [M](递归)
337. 打家劫舍 III - 力扣(LeetCode) 一、题目 小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口,我们称之为 root 。 除了 root 之外,每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后,聪明的小偷意识…...
设计模式——单例模式
单例模式分为懒汉式和饿汉式两种 在有些系统中,为了节省内存资源、保证数据内容的一致性,对某些类要求只能创建一个实例,这就是所谓的单例模式. 例如,Windows 中只能打开一个任务管理器,这样可以避免因打开多个任务管理…...
墨语灵犀企业级Agent开发:构建自主任务规划与执行系统
墨语灵犀企业级Agent开发:构建自主任务规划与执行系统 最近和几个做企业服务的朋友聊天,他们都在头疼同一个问题:公司里那些重复、繁琐但又需要点“脑子”的分析和报告工作,到底怎么自动化?招人成本高,用传…...
零代码制作专业播客:SoulX-Podcast让AI语音合成触手可及
零代码制作专业播客:SoulX-Podcast让AI语音合成触手可及 【免费下载链接】SoulX-Podcast SoulX-Podcast is an inference codebase by the Soul AI team for generating high-fidelity podcasts from text. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/SoulX-Po…...
Pixel Fashion Atelier应用场景:高校数字媒体专业像素艺术教学辅助工具
Pixel Fashion Atelier应用场景:高校数字媒体专业像素艺术教学辅助工具 1. 教学痛点与解决方案 在高校数字媒体专业的像素艺术教学中,传统教学方式面临几个核心挑战: 创作效率低:学生需要从零开始绘制像素画,耗时耗…...
高德API+ECharts实战:5分钟搞定最新行政区划地图可视化(附乡镇级GeoJSON下载)
高德API与ECharts融合实战:行政区划地图极速可视化指南 当我们面对需要展示行政区划变动的需求时,往往会遇到数据过时、格式不兼容等问题。本文将手把手教你如何利用高德API和ECharts,在5分钟内构建一个支持乡镇级数据展示的动态地图可视化方…...
1Drake:面向机器人开发的模型设计与验证框架
1Drake:面向机器人开发的模型设计与验证框架 【免费下载链接】drake Model-based design and verification for robotics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/drake 核心价值解析 理解Drake的核心定位 Drake是一个开源的机器人仿真与控制框架&a…...
PP-DocLayoutV3保姆级教程:从部署到API调用,手把手教你分析文档结构
PP-DocLayoutV3保姆级教程:从部署到API调用,手把手教你分析文档结构 1. 认识PP-DocLayoutV3:文档分析的智能助手 1.1 模型能做什么 想象一下,当你拿到一份扫描的合同或论文时,需要快速找到其中的关键部分——标题、…...
PDF-Parser-1.0开箱即用体验:无需配置的PDF解析工具
PDF-Parser-1.0开箱即用体验:无需配置的PDF解析工具 1. 引言:PDF解析的痛点与解决方案 如果你经常需要从PDF文档里提取文字、表格或者公式,肯定遇到过这样的烦恼:要么工具太复杂,配置起来让人头疼;要么效…...
别再为室内定位不准发愁了!用MATLAB和x-IMU,手把手教你实现ZUPT算法(附完整代码)
从零实现ZUPT算法:用MATLAB和x-IMU打造高精度室内定位系统 当你拿着手机在商场里导航,却因为GPS信号丢失而原地打转时,是否想过惯性导航可以成为救星?x-IMU这类微型惯性测量单元,配合ZUPT算法,正悄然改变着…...
面试官不会告诉你:简历上这3句话,直接让你挂掉初面
文章目录前言第一句:"熟练掌握Office办公软件"正确姿势:第二句:"具有良好的团队合作精神"正确姿势:第三句:"抗压能力强,能适应高强度工作"正确姿势:藏在背后的底…...
Ubuntu 20.04下rMATS 4.1.2环境配置避坑指南(附GSL 2.5安装详解)
Ubuntu 20.04下rMATS 4.1.2环境配置全流程解析与实战技巧 在RNA-seq数据分析领域,可变剪切分析是揭示基因表达调控机制的重要环节。作为该领域的标杆工具,rMATS以其强大的统计模型和灵活的输入支持,成为众多研究者的首选。然而,其…...
